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面向存算一体芯片的模拟计算阵列中存算一体芯片的脉冲神经网络映射与异步事件驱动计算.docx
资料介绍
面向存算一体芯片的模拟计算阵列中存算一体芯片的脉冲神经网络映射与异步事件驱动计算
摘要
脉冲神经网络（SNN）被誉为第三代神经网络，通过模拟生物神经元的脉冲发放机制实现计算，具有事件驱动、低功耗和时空信息处理等优势。存算一体芯片的模拟计算阵列在执行SNN的脉冲-时间编码和突触权重更新时，具有天然的优势——RRAM器件的模拟特性可直接模拟突触的可塑性，计算阵列的并行性可高效处理脉冲的时空传播。本文针对SNN在存算一体芯片上的高效映射问题，提出了一种异步事件驱动的计算架构，设计了脉冲-电压转换电路和时序依赖可塑性（STDP）的模拟实现方案，实现了SNN推理能效比达到传统ANN芯片的5倍以上。
一、SNN与存算一体架构的契合性
1.1 SNN的基本原理
SNN的信息载体是离散的脉冲序列，而非连续的数值。每个神经元在膜电位超过阈值时发放一个脉冲，脉冲的时序（而非幅度）编码信息。SNN的优势在于：事件驱动——无脉冲输入时，神经元处于静息状态，几乎不消耗能量；时空编码——脉冲的时间间隔和空间分布共同编码信息，具有丰富的时间维度表达能力；生物合理性——更接近生物神经系统的信息处理方式，有望实现类脑智能。
1.2 存算一体架构的适配性
存算一体芯片的模拟计算阵列与SNN存在天然的适配性。突触权重的物理实现——RRAM的电导值可直接表示突触权重，脉冲信号通过突触时，根据欧姆定律产生电流，电流大小等于电导值与脉冲幅度的乘积，实现突触传递的乘法运算。STDP的模拟实现——时序依赖可塑性（STDP）是SNN的核心学习规则，通过调整突触权重来强化或弱化神经连接，RRAM的电阻转变特性可模拟STDP过程中权重的渐进式变化。异步事件驱动——存算一体芯片的模拟计算单元可独立响应输入脉冲，无需全局时钟同步，实现真正的异步事件驱动计算。
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